平均生存时间的网络元分析

基于多个治疗方案的两两比较结果的决策通常以所选研究臂的平均生存时间或其函数形式进行。然而, 通常会对治疗比较进行合成, 采用如风险比或受限平均生存时间等生存时间的代理指标。这使得网络元分析技术可能受到这些方法的局限性的影响, 例如比例风险假设不正确或随访时间较短。我们提出了一个贝叶斯框架, 用于对指导决策的主要结果——治疗的平均生存时间——进行网络元分析。其推导涉及对观察到的生存曲线进行外推。我们使用稳定外推方法, 基于死亡率预测整合长期证据。外推采用灵活的多分段参数模型和 M-样条方法。我们通过模拟研究评估不同技术的计算和统计效率, 并将所developed的方法应用于两个真实数据集。该提议方法在成本效益分析的决策论框架中形式化, 在该框架中, 将选择“最佳”治疗, 并且很容易地将相关成本信息纳入其中。